knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE, warning = F, message = F)

library(leaflet)
library(leaflet.providers)
library(osmdata)
library(sf)
library(tidyverse)
library(ggmap)
library(gt)
library(osrm)

Presentación del tema

El objetivo de este trabajo es analizar las condiciones de vida de los habitantes de los Barrios Populares de General Pueyrredón a partir de dos ejes:

Acceso a servicios básicos: electricidad, agua y cloacas,
Acceso a instituciones que garanticen el derecho a la educación y la salud.

Según el Registro Nacional de Barrios Populares (RENABAP) se considera Barrio Popular a “los barrios vulnerables en los que viven al menos 8 familias agrupadas o contiguas, donde más de la mitad de la población no cuenta con título de propiedad del suelo ni acceso regular a dos, o más, de los servicios básicos (red de agua corriente, red de energía eléctrica con medidor domiciliario y/o red cloacal”.

A continuación utilizaremos la base de datos disponibles en el sitio del Registro Nacional de Barrios Populares a fin de identificar cuales se encuentran localizados en el Partido de General Pueyrredón, cuantas familias viven en ellos, y cuantas cuentan con acceso a los servicios de electricidad, agua y cloacas.

En una segunda instancia, localizamos las escuelas y hospitales a fin de indagar en torno a la disponibilidad de acceso a salud y educación.

Análisis exploratorio de la información

La base de datos del RENABAP, delimitada al partido de General Pueyrredón, cuenta con 72 observaciones y 18 variables entre las cuales se encuentran: nombre de los barrios, año de creación, acceso a electricidad, acceso a cloacas, acceso a agua corriente, superficie, cantidad de viviendas y de familias, y ubicación geográfica de los barrios.

En total se cuenta con 62 Barrios distribuidos a lo largo del territorio.

Para complementar la información disponible en este data set, descaragamos¹ las siguientes bases de datos:

Shapefile de los establecimientos de salud públicos, que nos permitirá analizar la cercanía de los barrios a los centros de salud.
Shapefile de las escuelas públicas provinciales y municipales, que nos permitirá analizar la cercanía de los barrios a los centros educativos.

Desarrollo del tema

Características de los Barrios Populares

En este apartado vamos a analizar la distribución espacial de los barrios y el tamaño de los mismos.

Localización

#Grafico con un leaflet, le agrego popups con información: nombre, cantidad de familias y hectáreas

labels <- sprintf(
   "<strong>%s</strong><br/>%g Flias<br/>%g Has",
    res_barrios$nombre_barrio, 
    res_barrios$Q_flias, 
    res_barrios$Hect) %>% 
  lapply(htmltools::HTML)

leaflet() %>%
  addTiles() %>%
 addPolygons(data = res_barrios,
  fillColor = "blue",
  weight = 2,
  opacity = 1,
  color = "white",
  dashArray = "3",
  fillOpacity = 0.7,
  highlightOptions = highlightOptions(
    weight = 5,
    color = "#666",
    dashArray = "",
    fillOpacity = 0.7,
    bringToFront = TRUE),
  label = labels,
  labelOptions = labelOptions(
    style = list("font-weight" = "normal", padding = "3px 8px"),
    textsize = "15px",
    direction = "auto"))

Cantidad de Familias

Para facilitar la visualización dividimos los barrios en dos grupos (por encima y por debajo de la mediana de cantidad de familias).

El barrio con el valor de la mediana es Newbery con 120 familias. Por otro lado los barrios con mayor cantidad de famiias son: Autódromo (2.112 familias), Nuevo Golf (1.650 familias) y en tercer lugar La Herradura (1.210 familias). En el otro extremo se encuentran: San Carlos y barrio “Sin Nombre” con 9 familias e Hipódromo con solo 11 familias.

#grafico barrios con mayor cantidad de familias  
res_barrios %>% 
  filter(Q_flias >= median(Q_flias)) %>% 
ggplot(aes(x = fct_reorder(nombre_barrio,Q_flias), y = Q_flias))+
geom_col( fill = "#FF6666")+
  theme_minimal()+
  coord_flip() +
  labs(title = "Barrios con mayor cantidad de familias",
       subtitle = "-Mayor o igual a la mediana-",
       caption= "Fuente: RENABAP",
       x = "Barrio",
       y = "Cantidad de familias")+
    geom_label(colour = "grey2",
    aes(label = format(Q_flias, big.mark = ".")), 
    size = 2)

#grafico barrios con menor cantidad de familias 
res_barrios %>% 
  filter(Q_flias < median(Q_flias)) %>% 
ggplot(aes(x = fct_reorder(nombre_barrio,Q_flias), y = Q_flias))+
geom_col( fill = "lightblue")+
  theme_minimal()+
  coord_flip() +
  labs(title = "Barrios con menor cantidad de familias",
       subtitle = "-Menor a la mediana-",
       caption= "Fuente: RENABAP",
       x = "Barrio",
       y = "Cantidad de familias")+
    geom_label(colour = "grey2",
    aes(label = format(Q_flias, big.mark = ".")), 
    size = 2)

En el siguiente mapa se puede observar la distribución de los barrios según la cantidad de familias que viven en ellos.

#Grafico el mapa para observar la distribución de los barrios según población
ggmap(mardel_mapa) +
geom_sf(data=res_barrios, aes(fill=Q_flias), color="white", alpha=0.8, ,inherit.aes = F) +
labs(title = "Barrios Populares de General Pueyrredón",
     fill = "Cantidad de Familias",
     caption= "Fuente: RENABAP")+
  scale_fill_viridis_c() +
  guides(fill=guide_legend(title.position = "top", ncol=2))+
  theme_minimal() +
theme(plot.margin = margin(0.25, 1, 0.25, 0.1, "cm"), #ajustar los margenes del gráfico
        panel.background = element_rect(fill = "gray100", colour = "gray100", size = 2, linetype = "solid"), #fondo del gráfico
        panel.grid.major = element_line(size = 0.5, linetype = "dashed", colour = "gray80"), #lineas del gráfico
        panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = "dashed", colour = "gray90"), #líneas auxiliares
        title=element_text(size=12, face = "bold"), #tamaño de titulo del mapa
        legend.key.size = unit(0.3, "cm"), #alto de cuadrados de referencia
        legend.key.width = unit(0.4,"cm"), #ancho de cuadrados de referencia 
        legend.position="right", #ubicacion de leyenda
        legend.direction = "horizontal", #dirección de la leyenda
        legend.title=element_text(size=10, face = "bold"), #tamaño de titulo de leyenda
        legend.text=element_text(size=7), #tamaño de texto de leyenda
        plot.caption=element_text(face = "italic", colour = "gray35",size=6), #tamaño de nota al pie
        axis.text = element_blank(), #texto eje X e Y
        axis.ticks = element_blank())

#Opcion cloropletico con leaflet

#pal <- colorNumeric(palette = "RdBu", domain = c(0:2500))

bins <- c(0, 50, 100, 500, 1000, 2000, Inf)
pal <- colorBin("YlOrRd", domain = res_barrios$Q_flias, bins = bins)

labels <- sprintf(
   "<strong>%s</strong><br/>%g Flias<br/>%g Has",
    res_barrios$nombre_barrio, 
    res_barrios$Q_flias, 
    res_barrios$Hect) %>% 
  lapply(htmltools::HTML)

leaflet() %>%
  addTiles() %>%
 addPolygons(data = res_barrios,
  fillColor = ~pal(Q_flias),
  weight = 2,
  opacity = 1,
  color = "white",
  dashArray = "3",
  fillOpacity = 0.7,
  highlightOptions = highlightOptions(
    weight = 5,
    color = "#666",
    dashArray = "",
    fillOpacity = 0.7,
    bringToFront = TRUE),
  label = labels,
  labelOptions = labelOptions(
    style = list("font-weight" = "normal", padding = "3px 8px"),
    textsize = "15px",
    direction = "auto"))

Acceso a servicios básicos

A continuación analizamos el acceso a servicios básicos. Dado que la disponibilidad de servicios no es a nivel barrio (hay barrios con sectores que tienen acceso y otros que no), agrupamos la cantidad familias que tienen acceso a:

Red cloacal
Electricidad
Agua corriente

Efluentes cloacales

En el siguiente gráfico se observa que tan sólo el 6% de las familias cuentan con acceso a conexión formal a la red cloacal, mientras que el 68% de las familias con “Desagüe solo a pozo ciego/hoyo” y un 25% cuenta con “Desagüe a cámara séptica y pozo ciego”.

#cuento a nivel de acceso a cloacas
res_cloacas <-  barrios %>% 
  mutate(TotalFlias = sum(cantidad_familias_aproximada),
         PorcFlias = round((cantidad_familias_aproximada/TotalFlias)*100,2)) %>% 
    select(nombre_barrio,cantidad_familias_aproximada, PorcFlias, efluentes_cloacales) %>% 
  group_by(efluentes_cloacales) %>% 
  summarise(Q_flias = sum(cantidad_familias_aproximada),
            P_flias = sum(PorcFlias)
            ) %>% 
  arrange(desc(P_flias)) 

#grafico porcentaje de familias según tipo de acceso a cloacas
ggplot(data = res_cloacas,aes(x = fct_reorder(efluentes_cloacales,P_flias), y = P_flias))+
geom_bar(stat = "identity",fill = "#00b159")+
  theme_minimal()+
  coord_flip() +
  labs(title = "Porcentaje de familias según acceso",
       subtitle = "Efluentes cloacales",
       caption = "Fuente: RENABAP",
       x = "Tipo de acceso",
       y = "% de familias")+
    geom_label(colour = "grey2",
    aes(label = P_flias), 
    size = 3)+
  theme(axis.text.x = element_blank())

#Mapa según tipo de acceso a cloacas
ggmap(mardel_mapa) +
geom_sf(data=res_cloacas, aes(fill=efluentes_cloacales), color="white", alpha=0.8, ,inherit.aes = F) +
labs(title = "Barrios Populares de General Pueyrredón",
     subtitle = "Acceso a cloacas",
     fill = "Efluentes cloacales",
     caption= "Fuente: RENABAP")+
  scale_fill_viridis_d() +
  guides(fill=guide_legend(title.position = "top", ncol=2))+
  theme_minimal() +
theme(plot.margin = margin(0.25, 1, 0.25, 0.1, "cm"), #ajustar los margenes del gráfico
        panel.background = element_rect(fill = "gray100", colour = "gray100", size = 2, linetype = "solid"), #fondo del gráfico
        panel.grid.major = element_line(size = 0.5, linetype = "dashed", colour = "gray80"), #lineas del gráfico
        panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = "dashed", colour = "gray90"), #líneas auxiliares
        title=element_text(size=12, face = "bold"), #tamaño de titulo del mapa
        legend.key.size = unit(0.3, "cm"), #alto de cuadrados de referencia
        legend.key.width = unit(0.4,"cm"), #ancho de cuadrados de referencia 
        legend.position="right", #ubicacion de leyenda
        legend.direction = "horizontal", #dirección de la leyenda
        legend.title=element_text(size=10, face = "bold"), #tamaño de titulo de leyenda
        legend.text=element_text(size=7), #tamaño de texto de leyenda
        plot.caption=element_text(face = "italic", colour = "gray35",size=6), #tamaño de nota al pie
        axis.text = element_blank(), #texto eje X e Y
        axis.ticks = element_blank())

Mapa dinámico: se grafican los barrios según tipo de eliminación de efluentes cloacales. Haciendo “click” se brinda información del nombre del Barrio, Cantidad de Familias y tipo de acceso.

#se agrega un leaflet con colores segun acceso

pal <- colorFactor("inferno", barrios$efluentes_cloacales)

leaflet() %>%
  addTiles() %>%
    addPolygons(data = res_barrios, fillColor = ~pal(barrios$efluentes_cloacales), fillOpacity = 5, color = "black", weight = 1,                    popup = paste("Nombre:", res_barrios$nombre_barrio, "<br>","Familias:", format(barrios$cantidad_familias_aproximada, big.mark = "."), "<br>", "Servicio:", barrios$efluentes_cloacales))

Electricidad

A continuación se observa que alrededor de la mitad de las familias cuenta con una conexión irregular al servicio eléctrico:

#cuento a nivel de acceso a electricidad

 res_elect <-  barrios %>% 
  mutate(TotalFlias = sum(cantidad_familias_aproximada),
         PorcFlias = round((cantidad_familias_aproximada/TotalFlias)*100,2),
    energia = case_when(energia_electrica == "Conexión formal a la red con medidor domiciliario con factura" ~ "Formal con medidor",
                   energia_electrica == "Conexión irregular a la red" ~ "Conexión irregular",
                   energia_electrica == "Conexión regular a la red con medidor domiciliario con consumo limitado" ~ "Formal con consumo limitado",
                   energia_electrica == "Conexión a la red con medidor comunitario" ~ "Con medidor comunitario")) %>% 
    select(nombre_barrio,PorcFlias, cantidad_familias_aproximada, energia) %>% 
  group_by(energia) %>% 
  summarise(Q_flias = sum(cantidad_familias_aproximada),
            P_flias = sum(PorcFlias)
            ) %>% 
  arrange(desc(P_flias)) 

#porcentaje de familias segun tipo de acceso a electricidad
ggplot(data = res_elect,aes(x = fct_reorder(energia, P_flias), y = P_flias))+
geom_col( fill = "#d11141")+
  theme_minimal()+
  coord_flip() +
  labs(title = "Porcentaje de familias según acceso",
       subtitle = "Acceso a electricidad",
       x = "Tipo de acceso",
       y = "% de familias")+
    geom_label(colour = "grey2",
    aes(label = P_flias), 
    size = 3)+
  theme(axis.text.x = element_blank())

#Mapa: distribución según tipo de acceso a electricidad
ggmap(mardel_mapa) +
geom_sf(data=res_elect, aes(fill=energia), color="white", alpha=0.8, ,inherit.aes = F) +
labs(title = "Barrios Populares de General Pueyrredón",
     fill = "Energía Eléctrica",
     caption= "Fuente: RENABAP")+
  scale_fill_viridis_d() +
  guides(fill=guide_legend(title.position = "top", ncol=2))+
  theme_minimal() +
theme(plot.margin = margin(0.25, 1, 0.25, 0.1, "cm"), #ajustar los margenes del gráfico
        panel.background = element_rect(fill = "gray100", colour = "gray100", size = 2, linetype = "solid"), #fondo del gráfico
        panel.grid.major = element_line(size = 0.5, linetype = "dashed", colour = "gray80"), #lineas del gráfico
        panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = "dashed", colour = "gray90"), #líneas auxiliares
        title=element_text(size=12, face = "bold"), #tamaño de titulo del mapa
        legend.key.size = unit(0.3, "cm"), #alto de cuadrados de referencia
        legend.key.width = unit(0.4,"cm"), #ancho de cuadrados de referencia 
        legend.position="right", #ubicacion de leyenda
        legend.direction = "horizontal", #dirección de la leyenda
        legend.title=element_text(size=10, face = "bold"), #tamaño de titulo de leyenda
        legend.text=element_text(size=7), #tamaño de texto de leyenda
        plot.caption=element_text(face = "italic", colour = "gray35",size=6), #tamaño de nota al pie
        axis.text = element_blank(), #texto eje X e Y
        axis.ticks = element_blank())

Mapa dinámico: se grafican los barrios según su acceso a la energía eléctrica. Haciendo “click” se brinda información del nombre del Barrio, Cantidad de Familias y tipo de acceso.

#leaflet
pal <- colorFactor("magma", barrios$energia_electrica)

leaflet() %>%
  addTiles() %>%
    addPolygons(data = res_barrios, fillColor = ~pal(barrios$energia_electrica), fillOpacity = 10, color = "black", weight = 1,                    popup = paste("Nombre:", res_barrios$nombre_barrio, "<br>","Familias:", format(barrios$cantidad_familias_aproximada, big.mark = "."), "<br>", "Servicio:", barrios$energia_electrica))

Agua corriente

Con relación al acceso a agua corriente, tal como podemos observar en el siguiente gráfico, el 33% de las familias cuenta con bomba de agua de pozo domiliaria, un 26% cuenta con acceso a la conexión a la red pública sin factura, un 20% con acceso a la conexión a la red pública con factura. Sin embargo, aún persiste un 18% con acceso irregular y 2.6% depende de una bomba de pozo comunitaria.

#cuento a nivel de acceso a agua corriente
res_agua <-  barrios %>% 
    mutate(TotalFlias = sum(cantidad_familias_aproximada),
           PorcFlias = round((cantidad_familias_aproximada/TotalFlias)*100,2),
           agua = case_when(agua_corriente == "Bomba de agua de pozo domiciliaria" ~ "Bomba de Pozo Domicilio", 
                            agua_corriente == "Conexión formal a la red de agua con factura" ~ "Formal con Factura",
                            agua_corriente == "Bomba de agua de pozo comunitaria" ~ "Bomba de Pozo Comunitaria",
                            agua_corriente == "Conexión regular a la red de agua pero sin factura" ~ "Formal sin Factura",
                            agua_corriente == "Conexión irregular a la red de agua" ~ "Irregular")) %>% #acorto categorias, mejora referencias
    select(nombre_barrio,cantidad_familias_aproximada, PorcFlias, agua) %>% 
  group_by(agua) %>% 
  summarise(Q_flias = sum(cantidad_familias_aproximada),
            P_flias = sum(PorcFlias)
            ) %>% 
  arrange(desc(P_flias)) 

ggplot(data = res_agua,aes(x = fct_reorder(agua, P_flias), y = P_flias))+
geom_col( fill = "#00aedb")+
  theme_minimal()+
  coord_flip() +
  labs(title = "Porcentaje de familias según acceso",
       subtitle = "Agua Corriente",
       x = "Tipo de acceso",
       y = "% de familias")+
    geom_label(colour = "grey2",
    aes(label = P_flias), 
    size = 3)+
  theme(axis.text.x = element_blank())

#Mapa: distribución de acceso a agua corriente
ggmap(mardel_mapa) +
geom_sf(data=res_agua, aes(fill=agua), color="white", alpha=0.8, ,inherit.aes = F) +
labs(title = "Barrios Populares de Gral Pueyrredón",
     subtitle = "Acceso al agua corriente",
     fill = "Agua corriente",
     caption= "Fuente: RENABAP")+
  scale_fill_viridis_d() +
  guides(fill=guide_legend(title.position = "top", ncol=2))+
  theme_minimal() +
theme(plot.margin = margin(0.25, 1, 0.25, 0.1, "cm"), #ajustar los margenes del gráfico
        panel.background = element_rect(fill = "gray100", colour = "gray100", size = 2, linetype = "solid"), #fondo del gráfico
        panel.grid.major = element_line(size = 0.5, linetype = "dashed", colour = "gray80"), #lineas del gráfico
        panel.grid.minor = element_line(size = 0.25, linetype = "dashed", colour = "gray90"), #líneas auxiliares
        title=element_text(size=12, face = "bold"), #tamaño de titulo del mapa
        legend.key.size = unit(0.3, "cm"), #alto de cuadrados de referencia
        legend.key.width = unit(0.4,"cm"), #ancho de cuadrados de referencia 
        legend.position="right", #ubicacion de leyenda
        legend.direction = "horizontal", #dirección de la leyenda
        legend.title=element_text(size=10, face = "bold"), #tamaño de titulo de leyenda
        legend.text=element_text(size=7), #tamaño de texto de leyenda
        plot.caption=element_text(face = "italic", colour = "gray35",size=6), #tamaño de nota al pie
        axis.text = element_blank(), #texto eje X e Y
        axis.ticks = element_blank())

Mapa dinámico: se grafican los barrios según su acceso al agua corriente. Haciendo “click” se brinda información del nombre del Barrio, Cantidad de Familias y tipo de acceso.

#leaflet
pal <- colorFactor("viridis", barrios$agua_corriente)
leaflet() %>%
  addTiles() %>%
    addPolygons(data = res_barrios, fillColor = ~pal(barrios$agua_corriente), fillOpacity = 5, color = "black", weight = 1,                    popup = paste("Nombre:", res_barrios$nombre_barrio, "<br>","Familias:", format(barrios$cantidad_familias_aproximada, big.mark = "."), "<br>", "Servicio:", barrios$agua_corriente))

Acceso a derechos: salud y educación

Acceso a la salud

En el mapa que se presenta a continuación se puede observar la distribución de los centros de salud pública (provinciales y municipales):

#cargo base
salud <- st_read("data/establecimientos-salud-publicos/establecimientos-salud-publicos.shp")#esta base es de toda la provincia de Buenos Aires

## Reading layer `establecimientos-salud-publicos' from data source 
##   `C:\Users\Usuario\Desktop\Trabajo Final\data\establecimientos-salud-publicos\establecimientos-salud-publicos.shp' 
##   using driver `ESRI Shapefile'
## Simple feature collection with 2606 features and 14 fields
## Geometry type: POINT
## Dimension:     XY
## Bounding box:  xmin: -63.3788 ymin: -40.81011 xmax: -56.67763 ymax: -33.29881
## Geodetic CRS:  WGS 84

#necesito delimitarlos a Mar del Plata, para ello descargo el st de OSM
mardel_st <- getbb("Mar del Plata, General Pueyrredón, Buenos Aires, Argentina",  format_out = "sf_polygon") 

#delimito a Gral Pueyrredón
saludMDP <- st_intersection(salud, mardel_st)

#mapa
ggmap(mardel_mapa) +
  geom_sf(data=salud, color="red", size=1.5, inherit.aes = F, alpha=5) +
  scale_fill_viridis_d() +
  labs(title = "Centros de Salud Públicos y Barrios Populares de General Pueyrredón",
       fill = "Barrio") +
  theme_minimal()

Acceso a la Educación

En el siguiente mapa se puede visualizar la localización de las escuelas públicas (provinciales y municipales).

#cargo bases (son tres para cada tipo de escuela)
eduprov <- st_read("data/escuelas-publicas-provinciales/escuelasPublicasProvinciales.shp") %>% 
  mutate(Tipo = "Provincial")

## Reading layer `escuelasPublicasProvinciales' from data source 
##   `C:\Users\Usuario\Desktop\Trabajo Final\data\escuelas-publicas-provinciales\escuelasPublicasProvinciales.shp' 
##   using driver `ESRI Shapefile'
## Simple feature collection with 178 features and 4 fields
## Geometry type: POINT
## Dimension:     XY
## Bounding box:  xmin: -57.78144 ymin: -38.08304 xmax: -57.53836 ymax: -37.80534
## Geodetic CRS:  WGS 84

edumuni <- st_read("data/escuelas-publicas-municipales/escuelasPublicasMunicipales.shp")%>% 
  mutate(Tipo = "Municipal")

## Reading layer `escuelasPublicasMunicipales' from data source 
##   `C:\Users\Usuario\Desktop\Trabajo Final\data\escuelas-publicas-municipales\escuelasPublicasMunicipales.shp' 
##   using driver `ESRI Shapefile'
## Simple feature collection with 87 features and 4 fields
## Geometry type: POINT
## Dimension:     XY
## Bounding box:  xmin: -57.74334 ymin: -38.09858 xmax: -57.53773 ymax: -37.86228
## Geodetic CRS:  WGS 84

edupublica <- rbind(eduprov,edumuni)


#mapa
ggmap(mardel_mapa) +
  geom_sf(data=eduprov, color="green", size=1.5, inherit.aes = F, alpha=5) +
  geom_sf(data=edumuni, color="green4", size=1.5, inherit.aes = F, alpha=5) +
  #geom_sf(data=eduprov, color="orange3", size=0.9, inherit.aes = F, alpha=0.1) +
  scale_fill_viridis_d() +
  labs(title = "Escuelas públicas -provinciales y municipales- y Barrios Populares de General Pueyrredón",
       fill = "Tipo") +
  theme_minimal()

Mapa interactivo

Podemos observar de forma conjunta la información mencionada previamente en el siguiente mapa, lo cual nos permite observar la cercanía de escuelas y centros de salud a los barrios.

leaflet() %>%
   #addProviderTiles(providers$Esri.NatGeoWorldMap) %>%
  addTiles() %>% 
    addPolygons(data = res_barrios, fillColor = "blue", fillOpacity = 0.5, color = "black", weight = 1,                    popup = paste("Nombre:", res_barrios$nombre_barrio, "<br>","Familias:", format(res_barrios$Q_flias, big.mark = "."), "<br>", "Sup (Ha):", format(res_barrios$Hect, big.mark = "."))) %>%     
  addCircleMarkers(data = saludMDP, color = "red", radius = 3, popup = paste("Nombre:", saludMDP$NOMBRE, "<br>","Tipo:", saludMDP$CATEG_ESTA)) %>% 
    addCircleMarkers(data = edupublica, color = "green", radius = 3, 
                     popup = paste("Nombre:", edupublica$NOMBRE, "<br>","Tipo:", edupublica$Tipo))

Distancias

Distancias a centros de salud

A continuación calculamos los centros de salud a los que podría acceder un/a habitante en un tiempo de caminata de 30 minutos. A fin de simplificar la visualización de dicha información, realizamos el cálculo para los 6 Barrios más poblados.

#calculo centroide
#opcion 1: me quedo solo con la geometria y calculo los centroides, el problema es q pierdo el resto de las variables
#ncg = st_geometry(barrios)
#cntrd = st_centroid(ncg)

ppales_barrios <- res_barrios %>% 
  arrange(desc(Q_flias)) 

ppales_barrios <- ppales_barrios[1:6,]
  

#opcion 2: me quedo con todas las variables y calculo el cntrd
cntrd = st_centroid(ppales_barrios)

#ggmap(mardel_mapa)+
 # geom_sf(data = barrios, inherit.aes = F, color = "blue")+
  #geom_sf(data = cntrd, inherit.aes = F, color = "red", size = 0.5)

#obtengo coordenadas
centers <- cbind(cntrd, st_coordinates(cntrd)) %>% 
  arrange(desc(Q_flias))

B1 <- centers[1,]
B2 <- centers[2,]
B3 <- centers[3,]
B4 <- centers[4,]
B5 <- centers[5,]
B6 <- centers[6,]

#calculo isocronas

iso_B1 <- osrmIsochrone(loc = c(B1$X, B1$Y), 
                           osrm.profile = "foot",
                           breaks = seq(from = 0, to = 30, by = 10), 
                           res = 35)
iso_B2 <- osrmIsochrone(loc = c(B2$X, B2$Y), 
                           osrm.profile = "foot",
                           breaks = seq(from = 0, to = 30, by = 10), 
                           res = 35)
iso_B3 <- osrmIsochrone(loc = c(B3$X, B3$Y), 
                           osrm.profile = "foot",
                           breaks = seq(from = 0, to = 30, by = 10), 
                           res = 35)
iso_B4 <- osrmIsochrone(loc = c(B4$X, B4$Y), 
                           osrm.profile = "foot",
                           breaks = seq(from = 0, to = 30, by = 10), 
                           res = 35)
iso_B5 <- osrmIsochrone(loc = c(B5$X, B5$Y), 
                           osrm.profile = "foot",
                           breaks = seq(from = 0, to = 30, by = 10), 
                           res = 35)
iso_B6 <- osrmIsochrone(loc = c(B6$X, B6$Y), 
                           osrm.profile = "foot",
                           breaks = seq(from = 0, to = 30, by = 10), 
                           res = 35)



#grafico mapa con barrios, centroides e isocronas

leaflet() %>% 
  addTiles() %>% 
  addPolygons(data = iso_B1, color = "green") %>% 
  addPolygons(data = iso_B2, color = "green") %>% 
  addPolygons(data = iso_B3, color = "green") %>% 
  addPolygons(data = iso_B4, color = "green") %>% 
  addPolygons(data = iso_B5, color = "green") %>% 
  addPolygons(data = iso_B6, color = "green") %>% 
  addCircleMarkers(data = cntrd, color = "blue")%>% 
    addPolygons(data = res_barrios, fillColor = "blue", fillOpacity = 0.5, color = "black", weight = 1,                    popup = paste("Nombre:", res_barrios$nombre_barrio, "<br>","Familias:", format(res_barrios$Q_flias, big.mark = "."), "<br>", "Sup (Ha):", format(res_barrios$Hect, big.mark = "."))) %>%     
  addCircleMarkers(data = saludMDP, color = "red", radius = 3, popup = paste("Nombre:", saludMDP$NOMBRE, "<br>","Tipo:", saludMDP$CATEG_ESTA))

Los centros de salud a los que se pueden acceder a pie, en un tiempo maximo de 30 minutos son:

sf_use_s2(FALSE)

salud_1 <- st_intersection(saludMDP, iso_B1) %>% 
  mutate(Barrio= "Autodromo")
salud_2 <- st_intersection(saludMDP, iso_B2)%>% 
  mutate(Barrio= "Nuevo Golf")
salud_3 <- st_intersection(saludMDP, iso_B3)%>% 
  mutate(Barrio= "La Herradura")
salud_4 <- st_intersection(saludMDP, iso_B4)%>% 
  mutate(Barrio= "Las Heras")
salud_5 <- st_intersection(saludMDP, iso_B5)%>% 
  mutate(Barrio= "Parque Independencia")
salud_6 <- st_intersection(saludMDP, iso_B6)%>% 
  mutate(Barrio= "El Colmenar")


AccesoSalud <- rbind(salud_1, salud_2, salud_3, salud_4, salud_5, salud_6) %>% 
  select(Barrio, NOMBRE, CATEG_ESTA, JURISDICCI, isomin, isomax) %>% 
  st_drop_geometry() %>% 
  gt()

AccesoSalud

Barrio	NOMBRE	CATEG_ESTA	JURISDICCI	isomin	isomax
Autodromo	C.A.P.S. Don Emilio	C.A.P.S	MUNI	20	30
Nuevo Golf	U.S. Cohello Meyrelles	C.A.P.S	MUNI	20	30
Nuevo Golf	U.S. Parque Independencia	C.A.P.S	MUNI	20	30
Nuevo Golf	U.S. GRAL. SAN MARTIN	C.A.P.S	MUNI	20	30
Las Heras	U.S. Las Heras	C.A.P.S	MUNI	0	10
Parque Independencia	U.S. Parque Independencia	C.A.P.S	MUNI	0	10

En los barrios de La Herradura y El Colmenar no existen centros de salud en el radio de 30 minutos.

Distancias a instituciones educativas

Realizamos la misma tarea pero esta vez para calcular las instituciones educativas -provinciales y municipales- a las que podría acceder un/a habitante en un tiempo de caminata de 30 minutos.

El Barrio Parque Independencia no cuenta con Establecimientos Educativos en el radio de 30 minutos.

#Mapa interactivo con educación e isocronas

leaflet() %>% 
  addTiles() %>% 
  addPolygons(data = iso_B1, color = "green") %>% 
  addPolygons(data = iso_B2, color = "green") %>% 
  addPolygons(data = iso_B3, color = "green") %>% 
  addPolygons(data = iso_B4, color = "green") %>% 
  addPolygons(data = iso_B5, color = "green") %>% 
  addPolygons(data = iso_B6, color = "green") %>% 
  addCircleMarkers(data = cntrd, color = "blue") %>% 
  addPolygons(data = res_barrios, fillColor = "blue", fillOpacity = 0.5, color = "black", weight = 1,                    popup = paste("Nombre:", res_barrios$nombre_barrio, "<br>","Familias:", format(res_barrios$Q_flias, big.mark = "."), "<br>", "Sup (Ha):", format(res_barrios$Hect, big.mark = "."))) %>%     
    addCircleMarkers(data = edupublica, color = "purple", radius = 3, 
                     popup = paste("Nombre:", edupublica$NOMBRE, "<br>","Tipo:", edupublica$Tipo))

A continuación se informan las instituciones educativas a las que se puede acceder caminando en un tiempo máximo de 30 minutos:

sf_use_s2(FALSE)
edu_1 <- st_intersection(edupublica, iso_B1)%>% 
  mutate(Barrio= "Autodromo")
edu_2 <- st_intersection(edupublica, iso_B2)%>% 
  mutate(Barrio= "Nuevo Golf")
edu_3 <- st_intersection(edupublica, iso_B3)%>% 
  mutate(Barrio= "La Herradura")
edu_4 <- st_intersection(edupublica, iso_B4)%>% 
  mutate(Barrio= "Las Heras")
edu_5 <- st_intersection(edupublica, iso_B5)%>% 
  mutate(Barrio= "Parque Independencia")
edu_6 <- st_intersection(edupublica, iso_B6)%>% 
  mutate(Barrio= "El Colmenar")


AccesoEdu <- rbind(edu_1, edu_2, edu_3, edu_4, edu_5, edu_6) %>% 
  select(Barrio, NOMBRE, Tipo, isomin, isomax) %>% 
  st_drop_geometry() %>% 
  gt()

AccesoEdu

Barrio	NOMBRE	Tipo	isomin	isomax
Autodromo	ADULTOS 709	Provincial	10	20
Autodromo	INICIAL 943	Provincial	10	20
Autodromo	MEDIA 12	Provincial	10	20
Autodromo	Jardín 23 "Roberto J. Payró"	Municipal	10	20
Autodromo	EPB 63	Provincial	20	30
Autodromo	EPB 76	Provincial	20	30
Autodromo	ESB 15	Provincial	20	30
Autodromo	ESB 29	Provincial	20	30
Nuevo Golf	EGB 35	Provincial	20	30
Nuevo Golf	INICIAL 919	Provincial	20	30
Nuevo Golf	Secundaria 214	Municipal	20	30
Nuevo Golf	Formacion Profesional 03	Municipal	20	30
Nuevo Golf	EP 4 "José Coelho de Meyrelles"	Municipal	20	30
Nuevo Golf	Jardín 3 "Ceferino Namuncurá"	Municipal	20	30
Nuevo Golf	Primaria 10 "Eriberto Brignole"	Municipal	20	30
Nuevo Golf	Jardín 22 "Miguel Cané"	Municipal	20	30
Nuevo Golf	Jardin 27	Municipal	20	30
Nuevo Golf	Jardín 31	Municipal	20	30
Nuevo Golf	Secundaria 204 "Osvaldo Soriano"	Municipal	20	30
La Herradura	Formación Profesional 10 subsede 4	Municipal	10	20
La Herradura	EPB 59	Provincial	20	30
La Herradura	ESB 11	Provincial	20	30
La Herradura	INICIAL 907	Provincial	20	30
La Herradura	Jardín 14 "Marcelo Planes"	Municipal	20	30
Las Heras	ADULTOS 738	Provincial	0	10
Las Heras	EPB 74	Provincial	0	10
Las Heras	ESB 47	Provincial	0	10
Las Heras	INICIAL 940	Provincial	0	10
Las Heras	EP 7 "Cruz Roja Argentina"	Municipal	0	10
Las Heras	Jardín 13 "Mario Giordano Echegoyen"	Municipal	0	10
Las Heras	Secundaria 201 "Rene Favaloro"	Municipal	0	10
Las Heras	ADULTOS 711	Provincial	10	20
Las Heras	INICIAL 941	Provincial	10	20
Las Heras	MEDIA 31	Provincial	20	30
Las Heras	EGB 50	Provincial	20	30
Las Heras	EGB 56	Provincial	20	30
Las Heras	Secundaria 211	Municipal	20	30
Las Heras	EP 1 "Intendente Alfredo Luis Dessein"	Municipal	20	30
Las Heras	Jardín 24 “Kitty Eslava Kabalín”	Municipal	20	30
El Colmenar	Jardín 4 "Rita Latallada de Victoria"	Municipal	10	20
El Colmenar	Jardín 21 "Ricardo Güiraldes"	Municipal	10	20

Conclusiones

Según datos suministrados por el RENABAP en el Partido de General Pueyrredón radican 62 Barrios Populares en donde viven aproximadamente unas 15.580 familias.

El tamaño de los barrios, en cuanto a cantidad de familias que habitan en ellos, varía ampliamente. Cuatro barrios lideran el ranking: La Herradura (1.210 familias) y Las Herás (1.100 familias). Sin embargo, En el otro extremo se encuentran: San Carlos y barrio “Sin Nombre” con 9 familias e Hipódromo con solo 11 familias.

Acceso a servicios básicos

A través del analisis realizado podemos observar limitaciones en el acceso a servicios básicos por parte de los y las habitantes de los Barrios Populares.

El acceso a a la conexión formal a cloacas alcanza solamente al 6% de las familias, mientras que la mayoría -el 68%- cuenta con desagüe a pozo ciego / hoyo.
En el caso del servicio eléctrico, la conexión irregular representa aproximadamente a la mitad de las familias.
Por último, observamos que un 18% de las familias cuenta con acceso irregular al agua corriente y un 2.6% depende de una bomba de pozo comunitaria.

Las problemáticas estructurales que constituyen las situaciones de pobreza quedan por fuera del abordaje de medición a través de ingresos (Linea de Pobreza). La geolocalización de los servicios constituye una herramienta de gran utilidad al momento de planificar políticas públicas orientadas a mejorar las condiciones de vida de quienes habitan los barrios populares.

Derecho a la salud y educación

Tal como podemos observar en el mapa interactivo, los barrios más alejados del casco urbano del Partido de General Pueyrredon tienen accesos limitados a los centros de salud o una escuela en sus inmediaciones.

El cálculo de distancias nos brinda ejemplos concretos de las dificultades que constituyen habitar un Barrio Popular e identifica carencias en el territorio que sirven de insumo al momento de planificar políticas públicas.

En el caso de la salud pudimos observar que dos Barrios (La Herradura y El Colmenar) no cuentan con instituciones de salud a las que se pueda llegar en 30 minutos de caminata. Cabe aclarar que en el caso de los demás Barrios, el acceso es unicamente a C.A.P.S (Centros de Atención Primaria de la Salud) que cubren consultas de baja complejidad y sólo cuentan con atención ambulatoria.

Si bien los establecimientos educativos son más numerosos, descubrimos que el Barrio Parque Independencia no cuenta en su radio de 30 minutos con una institución educativa.

A lo largo del análisis identificamos las dificultades de acceso a derechos básicos con las que cuentan los y las habitantes de los barrios analizados. La pobreza estructural emerge como una multiplicidad de obstáculos que condicionan fuertemente la vida de quienes viven en ella, y cuya superación excede ampliamente los esfuerzos individuales.

Las bases fueron descargadas del Portal de Datos Abiertos de la Municipipalidad de General Pueyrredón https://datos.mardelplata.gob.ar/.↩︎

Barrios Populares de General Pueyrredón

Acceso a Servicios

Graciela Bellotti

2025-07-21